research: nuovo schema fee Deribit (1 ago 2026) — misurata la curva, nessuna azione oggi
L'annuncio (taker piu' bassi, maker rebate piu' bassi, soglie VIP abbassate, VIP7,
liquidation fee 1%, spot a zero) NON contiene numeri, e la tabella nell'articolo
Insights e' un'IMMAGINE: non letta da fonte primaria. I valori indicativi (base ~5bps
taker / 2bps maker, VIP7 2/0) vengono da un riassunto SECONDARIO ed e' dichiarato.
Quindi misurata la CURVA invece di aspettare il numero — vale per qualunque valore esca.
Le repliche parametrizzate riproducono BIT-EXACT gli sleeve di produzione alla fee
canonica (max|dif| = 0.0), altrimenti la curva descriverebbe un'altra strategia.
bps/lato %RT | TP01 Sh | SKH01 Sh | BOOK Sh CAGR
0.0 0.00% | 1.322 | 1.567 | 1.849 21.69%
3.0 0.06% | 1.303 | 1.495 | 1.799 20.99%
5.0 0.10% | 1.290 | 1.446 | 1.766 20.53% <- oggi
10.0 0.20% | 1.258 | 1.324 | 1.682 19.39%
15.0 0.30% | 1.226 | 1.200 | 1.597 18.26%
Sensibilita' del book: -0.017 Sharpe/bps, -0.23% CAGR/bps. Anche un RADDOPPIO del taker
costa 0.08 di Sharpe, MENO della banda d'ancora dello stesso book (2.222 -> 1.946): la
fee va messa nella sua scala di grandezza.
SKH01 e' ~4x piu' sensibile di TP01 (-0.69% vs -0.09% CAGR/bps: round-trip discreti vs
posizione continua vol-targeted) -> se il taker salisse, il primo parametro da rivedere
e' il peso 75/25.
REGOLA DECISA IN ANTICIPO (per non decidere col numero davanti): taker <=5bps/lato ->
non si tocca nulla; >10bps/lato -> rivedere il peso di SKH01.
Punti irrilevanti e perche': maker (il book manda ordini market; tocca solo la
raccomandazione T1 gia' non implementata); liquidation fee 1% (live.json da' nozionale
lordo max 1.00x l'equity con disaster-SL -30% -> servirebbe un movimento avverso ~100%);
VIP (a $600 il volume 30g e' trascurabile).
La conclusione sulla liquidation fee poggia sul CAP, non sulla strategia: cablata una
guardia di decisione (test_leva_massima_da_config_resta_sotto_o_uguale_a_1x) che ROMPE
se qualcuno alza il cap, invece di lasciarla valida per inerzia.
AZIONE 1 agosto: leggere il tier reale in Account Settings e applicare la regola sopra.
Book, pesi, cron, config INVARIATI.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Adriano Dal Pastro
@@ -919,6 +919,41 @@ Prima ondata di ricerca onesta su BTC/ETH certificati (5 track, harness condivis
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**REGOLE:** (a) un rischio non-diversificabile dagli sleeve va prezzato a parte; (b) P(successo)
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puo' nascondere P(rovina) — per una rendita la metrica e' la seconda; (c) una raccomandazione
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presa su un asse solo va ricontrollata sugli altri prima di considerarla stabile.
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- 📅 **NUOVO SCHEMA FEE DERIBIT dal 2026-08-01 — misurata la CURVA, nessuna azione oggi
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(2026-07-26).** Script `r0726_fee_sensitivity.py`, test `tests/test_fee_sensitivity.py` (6),
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diario `2026-07-26-fee-deribit.md`. **Book/pesi/cron/config INVARIATI.**
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L'annuncio (taker piu' bassi, **maker rebate piu' bassi**, soglie VIP abbassate, nuovo VIP7,
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**liquidation fee 1%** su tutti i prodotti, spot a zero fino al collegamento con Coinbase) **non
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contiene numeri** e ⚠️ **la tabella nell'articolo Insights e' un'IMMAGINE, non letta da fonte
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primaria** → i valori indicativi (base ~5bps taker / 2bps maker, VIP7 2/0) vengono da un
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riassunto **secondario** e vanno etichettati come tali. Percio' e' misurata la **curva**:
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| bps/lato | %RT | TP01 Sh | SKH01 Sh | BOOK Sh | BOOK CAGR |
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|---|---|---|---|---|---|
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| 0 | 0.00% | 1.322 | 1.567 | 1.849 | 21.69% |
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| 3 | 0.06% | 1.303 | 1.495 | 1.799 | 20.99% |
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| **5** | **0.10%** | **1.290** | **1.446** | **1.766** | **20.53%** ← oggi |
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| 10 | 0.20% | 1.258 | 1.324 | 1.682 | 19.39% |
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| 15 | 0.30% | 1.226 | 1.200 | 1.597 | 18.26% |
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**Sensibilita' marginale del book: −0.017 Sharpe/bps, −0.23% CAGR/bps** → anche un RADDOPPIO del
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taker costa 0.08 di Sharpe, **meno della banda d'ancora dello stesso book** (2.222 → 1.946).
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⚠️ **SKH01 e' ~4× piu' sensibile di TP01** (−0.69% vs −0.09% CAGR/bps: round-trip discreti vs
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posizione continua vol-targeted) → **se il taker salisse, il primo parametro da rivedere e' il
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peso 75/25**, non altro. **REGOLA DECISA IN ANTICIPO (per non decidere col numero davanti):
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taker ≤5bps/lato → non si tocca nulla; >10bps/lato → rivedere il peso di SKH01.**
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**Punti irrilevanti e perche':** *maker* — il book manda ordini **market**; tocca solo la
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raccomandazione **T1 non implementata** (TP resting per incassare il maker), che resta chiusa
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per il netting su strumento unico e il cui beneficio era quasi tutto "convertire una lotteria in
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certezza", non la fee. *Liquidation fee 1%* — `live.json` da' nozionale lordo max **1.00x
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l'equity** (`frac 0.5` × 2 asset) con disaster-SL −30%: servirebbe un movimento avverso ~100%;
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⚠️ la conclusione poggia sul CAP, quindi e' cablata una **guardia di decisione**
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(`test_leva_massima_da_config_resta_sotto_o_uguale_a_1x`): **alzare il cap rompe il test**.
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*VIP/VIP7* — a $600 il volume 30g e' trascurabile, tier base a qualunque soglia.
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✅ **Cio' che il cambio non puo' rompere:** tutti i backtest sono a 0.10% RT → se la fee scende
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diventano **conservativi**. **AZIONE 1 agosto:** leggere il tier reale in Account Settings e
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applicare la regola sopra. **REGOLE:** (a) a un annuncio senza numeri si risponde misurando la
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**curva**, non aspettando il numero; (b) dichiarare la **qualita' della fonte** (immagine non
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letta = dato secondario); (c) una conclusione che poggia su un parametro di config va legata a
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un **test su quel parametro**, o sopravvive al cambio che la rende falsa.
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- **Soffitto strutturale BTC/ETH-direzionale ~1.3** superato SOLO espandendo a un meccanismo diverso:
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cross-sectional su universo Hyperliquid certificato (XS01) → portafoglio Sharpe ~1.55.
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- **Sweep "strategie alternative" (2026-06-20) — 104 ipotesi / 153 agenti / NIENTE di nuovo regge.**
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@@ -0,0 +1,123 @@
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# 2026-07-26 — Nuovo schema fee Deribit (dal 1 agosto 2026): la curva, non il numero
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**Input:** annuncio Deribit di un nuovo schema fee **effettivo 2026-08-01** — taker piu' bassi e
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maker rebate piu' bassi su futures/perpetual, soglie VIP abbassate, nuovo tier VIP7,
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**liquidation fee 1% su tutti i prodotti** (opzioni: cap premio 25%), fee spot temporaneamente
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azzerate fino al collegamento coi mercati spot Coinbase.
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**Script:** `r0726_fee_sensitivity.py`. **Test:** `tests/test_fee_sensitivity.py` (6).
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**Book, pesi, cron, config: INVARIATI.**
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## 0. Perche' non ho aspettato la tabella
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La fee e' un **vincolo di prim'ordine** dichiarato di questo progetto ("0.10% RT baseline; molte
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operazioni = morte per fee"). Ma l'annuncio non contiene un solo numero, e **la tabella numerica
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nell'articolo Insights e' un'IMMAGINE**: non l'ho letta da fonte primaria.
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⚠️ I valori che cito del nuovo schema vengono da un **riassunto testuale secondario**, non dalla
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tabella di Deribit: tier base ~**5 bps taker / 2 bps maker**, VIP7 **2/0 bps**. Vanno trattati come
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indicativi finche' non si legge il tier reale in Account Settings.
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Quindi invece di assumere un numero ho misurato la **curva**: quando la tabella e' leggibile si
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prende il valore giusto da qui, senza rifare l'analisi.
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Il progetto modella ovunque **5 bps/lato = 0.10% RT (taker)**: `trend_portfolio.CANONICAL
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.fee_side = 0.0005`, `sleeves._skyhook_returns fee_rt=0.001`, paper monitor `FEE_SIDE = 0.0005`.
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Le repliche parametrizzate riproducono **bit-exact** gli sleeve di produzione alla fee canonica
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(`max|dif| = 0.0`, test permanenti) — altrimenti la curva descriverebbe un'altra strategia.
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## 1. La curva
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```
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bps/lato %RT | TP01 Sh CAGR | SKH01 Sh CAGR | BOOK Sh CAGR maxDD
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0.0 0.00% | 1.322 16.60% | 1.567 35.66% | 1.849 21.69% 8.92%
|
||||
1.0 0.02% | 1.316 16.51% | 1.543 34.95% | 1.833 21.46% 9.02%
|
||||
2.0 0.04% | 1.309 16.42% | 1.519 34.24% | 1.816 21.22% 9.12%
|
||||
3.0 0.06% | 1.303 16.33% | 1.495 33.53% | 1.799 20.99% 9.22%
|
||||
5.0 0.10% | 1.290 16.15% | 1.446 32.14% | 1.766 20.53% 9.42% <- oggi
|
||||
7.5 0.15% | 1.274 15.92% | 1.385 30.41% | 1.724 19.96% 9.67%
|
||||
10.0 0.20% | 1.258 15.69% | 1.324 28.70% | 1.682 19.39% 9.92%
|
||||
15.0 0.30% | 1.226 15.24% | 1.200 25.36% | 1.597 18.26% 10.59%
|
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||||
drag della fee attuale vs fee zero: TP01 -0.032 Sh / -0.46% CAGR
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SKH01 -0.121 Sh / -3.52% CAGR
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BOOK -0.084 Sh / -1.15% CAGR
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||||
sensibilita' marginale: BOOK -0.017 Sharpe/bps -0.23% CAGR/bps
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```
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**Il book e' poco sensibile.** Anche un raddoppio del taker a 10 bps costerebbe 0.08 di Sharpe —
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**meno della banda d'ancora misurata oggi stesso** (book FULL canonico 2.222 vs mediana 1.946).
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Mettere la fee nella giusta scala di grandezza: e' un effetto piu' piccolo dell'ancora.
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### I due sleeve NON sono uguali
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**SKH01 e' ~4x piu' sensibile di TP01** (−0.69% vs −0.09% di CAGR per bps/lato). Il motivo e'
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strutturale: SKH01 fa round-trip **discreti** (~500 trade sui 7 anni per asset), TP01 e' una
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posizione **continua vol-targeted** che ribilancia poco. Conseguenza operativa: **se il taker
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salisse in modo serio, il primo parametro da rivedere e' il peso 75/25, non il resto**; se scende,
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SKH01 e' quello che guadagna di piu'.
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## 2. I quattro punti dell'annuncio, uno per uno
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| punto | ci tocca? |
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|---|---|
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| **Taker piu' basso** | bene o neutro: a 3 bps il book va 1.766 → 1.799 di Sharpe. Nessuna decisione cambia. |
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| **Maker rebate piu' basso** | **non oggi**: il book manda ordini **market** (taker). |
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| **Liquidation fee 1%** | **irrilevante** — vedi sotto. |
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| **Soglie VIP piu' basse + VIP7** | **irrilevante a $600**: volume 30g trascurabile, restiamo al tier base a qualunque soglia. |
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### Il maker tocca una raccomandazione non implementata
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L'idea **T1 del 26/07** — TP di SKH01 come **limit resting** per incassare il maker — perderebbe
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parte della sua convenienza se il maker passa da rebate a **+2 bps**. Ma: (a) **non e'
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implementata** (lo blocca il fatto che TP01 e SKH01 tradano lo stesso strumento con una sola
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posizione netta), e (b) il beneficio misurato era quasi tutto *"convertire una lotteria in
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certezza"*, non la fee. Quindi il cambio maker **non riapre** quella decisione, la rende solo
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meno appetibile se un giorno si riaprisse.
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### Liquidation fee 1%: perche' e' irrilevante
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`live.json` impone `max_notional_per_asset_frac = 0.5` su **2 asset** → nozionale lordo massimo
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**1.00x l'equity**, con `disaster_sl_pct = 0.30`. A leva ≤1x la liquidazione richiederebbe un
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movimento avverso ~100%, e il disaster-SL interviene a −30%.
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⚠️ Questa conclusione **poggia sul cap**, non sulla strategia. Se il cap sale, decade. Per non
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lasciarla valida per inerzia c'e' una **guardia di decisione** cablata
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(`test_leva_massima_da_config_resta_sotto_o_uguale_a_1x`): alzare il cap **rompe il test** e
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rimanda qui.
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## 3. Azione
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**Nessuna adesso.** Il 1 agosto: leggere il tier reale in Account Settings e confrontarlo con la
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curva. Regola decisa in anticipo, per non decidere col numero davanti:
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* taker **≤5 bps/lato** → non si tocca nulla (il modello e' gia' giusto o conservativo);
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* taker **>10 bps/lato** → rivedere per primo il peso di SKH01 (e' li' che morde 4x).
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**Cio' che il cambio NON puo' rompere:** tutti i backtest del progetto sono a 0.10% RT, quindi se
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la fee scende diventano **conservativi** — la direzione dell'errore e' quella giusta.
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## 4. Regole trasferibili
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1. **Quando arriva un annuncio senza numeri, misurare la CURVA invece di aspettare il numero.**
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Il risultato vale per qualunque valore esca, e sposta la decisione da "aspettiamo" a "sappiamo
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gia' cosa fare in ogni caso".
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2. **Dichiarare la qualita' della fonte.** Qui la tabella e' un'immagine non letta: i numeri del
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nuovo schema sono **secondari** e vanno etichettati come tali, non usati come se fossero il
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listino.
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3. **Una conclusione che poggia su un parametro di config va legata a un test su quel parametro.**
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"Liquidation fee irrilevante" e' vera *perche'* la leva e' ≤1x; senza guardia sopravviverebbe
|
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al cambio di cap che la rende falsa.
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4. **Mettere ogni effetto nella sua scala di grandezza.** Un raddoppio della fee vale meno della
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fortuna d'ancora dello stesso book: senza il confronto si rischia di dedicare a una fee un
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allarme che merita altro.
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@@ -0,0 +1,139 @@
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#!/usr/bin/env python
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"""r0726_fee_sensitivity.py — quanto costa (o rende) un cambio di fee Deribit al book live.
|
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CONTESTO: Deribit ha annunciato un nuovo schema fee **dal 1 agosto 2026** ("lower taker fees and
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||||
lower maker rebates" su futures/perpetual, soglie VIP piu' basse, nuovo VIP7, **liquidation fee
|
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1% su tutti i prodotti**, spot temporaneamente a fee zero). La tabella numerica dell'articolo
|
||||
Insights e' un'IMMAGINE: i numeri esatti per tier non sono stati letti da fonte primaria.
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||||
Percio' qui NON si assume un numero nuovo: si misura la **curva**. Quando la tabella e' leggibile
|
||||
si prende il valore giusto da questa curva, senza rifare l'analisi.
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||||
Il progetto modella ovunque **0.05%/lato = 0.10% RT (taker Deribit)**:
|
||||
`trend_portfolio.CANONICAL.fee_side = 0.0005`, `sleeves._skyhook_returns fee_rt=0.001`,
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||||
e i paper monitor con `FEE_SIDE = 0.0005`.
|
||||
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||||
COSA FA:
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1. curva Sharpe/CAGR del book live (TP01+SKH01 75/25) e dei due sleeve, al variare della fee;
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||||
2. il **drag** in %/anno: quanto la fee toglie al rendimento lordo, per sleeve;
|
||||
3. il punto di pareggio (fee a cui il book va a Sharpe zero) — la distanza dal muro;
|
||||
4. esposizione alla **liquidation fee 1%**: la leva effettiva del book coi cap di `live.json`.
|
||||
|
||||
uv run python scripts/research/r0726_fee_sensitivity.py
|
||||
"""
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||||
from __future__ import annotations
|
||||
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||||
import json
|
||||
import sys
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||||
from pathlib import Path
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||||
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||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
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||||
|
||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT))
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "research"))
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "research" / "alt"))
|
||||
|
||||
from src.backtest.harness import backtest_signals # noqa: E402
|
||||
from src.data.downloader import load_data # noqa: E402
|
||||
from src.portfolio.portfolio import combine_outer, metrics, to_daily # noqa: E402
|
||||
from src.strategies.skyhook import SKH01_V2_DD, build_frames, skyhook_entries # noqa: E402
|
||||
from src.strategies.trend_portfolio import (CANONICAL, TrendPortfolio, # noqa: E402
|
||||
resample_1d, simple_returns)
|
||||
|
||||
ASSETS = ("BTC", "ETH")
|
||||
# bps PER LATO. 5 bps/lato = 0.10% RT = quello che il progetto modella oggi.
|
||||
BPS_GRID = (0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 5.0, 7.5, 10.0, 15.0)
|
||||
|
||||
|
||||
def tp01_at_fee(fee_side: float) -> pd.Series:
|
||||
cfg = dict(CANONICAL)
|
||||
cfg["fee_side"] = fee_side
|
||||
tp = TrendPortfolio(**cfg)
|
||||
series = {}
|
||||
for a in ASSETS:
|
||||
df = resample_1d(load_data(a, "1h"))
|
||||
r = simple_returns(df["close"].values.astype(float))
|
||||
tgt = tp.target_series(df)
|
||||
held = np.zeros(len(tgt)); held[1:] = tgt[:-1]
|
||||
net = held * r - tp.fee_side * np.abs(np.diff(held, prepend=0.0)); net[0] = 0.0
|
||||
series[a] = pd.Series(np.clip(net, -0.99, None), index=pd.to_datetime(df["datetime"]))
|
||||
J = pd.concat(series, axis=1, join="inner").fillna(0.0)
|
||||
return to_daily(pd.Series(0.5 * J["BTC"].values + 0.5 * J["ETH"].values, index=J.index))
|
||||
|
||||
|
||||
def skh01_at_fee(fee_rt: float) -> pd.Series:
|
||||
series = {}
|
||||
for a in ASSETS:
|
||||
ltf, htf = build_frames(load_data(a, "5m"))
|
||||
ent = skyhook_entries(ltf, htf, SKH01_V2_DD)
|
||||
m = backtest_signals(ltf, ent, fee_rt=fee_rt, leverage=1.0, asset=a, tf="230m")
|
||||
s = pd.Series(m.equity, index=pd.DatetimeIndex(pd.to_datetime(m.eq_index, utc=True)))
|
||||
series[a] = s.resample("1D").last().ffill().pct_change().dropna()
|
||||
J = pd.concat(series, axis=1, join="inner").fillna(0.0)
|
||||
return to_daily(pd.Series(0.5 * J["BTC"].values + 0.5 * J["ETH"].values, index=J.index))
|
||||
|
||||
|
||||
def main() -> None:
|
||||
print("=" * 100)
|
||||
print(" r0726 — SENSIBILITA' DEL BOOK LIVE ALLA FEE (annuncio Deribit, dal 2026-08-01)")
|
||||
print("=" * 100)
|
||||
print(" Il progetto modella 5 bps/lato = 0.10% RT (taker). La tabella nuova non e' stata")
|
||||
print(" letta da fonte primaria (e' un'immagine): qui si misura la CURVA, non un numero.")
|
||||
|
||||
rows = []
|
||||
for bps in BPS_GRID:
|
||||
fs = bps / 10_000.0
|
||||
tp = tp01_at_fee(fs)
|
||||
sk = skh01_at_fee(2.0 * fs) # fee_rt = 2 x fee per lato
|
||||
book = combine_outer({"TP01": tp, "SKH01": sk},
|
||||
{"TP01": 0.75, "SKH01": 0.25})
|
||||
rows.append(dict(bps=bps, tp=metrics(tp), sk=metrics(sk), bk=metrics(book)))
|
||||
|
||||
print(f"\n {'bps/lato':>9}{'%RT':>8} | {'TP01 Sh':>9}{'CAGR':>8} | {'SKH01 Sh':>10}{'CAGR':>8}"
|
||||
f" | {'BOOK Sh':>9}{'CAGR':>8}{'maxDD':>8}")
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for r in rows:
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tag = " <- oggi" if r["bps"] == 5.0 else ""
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print(f" {r['bps']:>9.1f}{r['bps']*2/100:>7.2f}% | "
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f"{r['tp']['sharpe']:>9.3f}{r['tp']['cagr']*100:>7.2f}% | "
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||||
f"{r['sk']['sharpe']:>10.3f}{r['sk']['cagr']*100:>7.2f}% | "
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||||
f"{r['bk']['sharpe']:>9.3f}{r['bk']['cagr']*100:>7.2f}%"
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f"{r['bk']['maxdd']*100:>7.2f}%{tag}")
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base = next(r for r in rows if r["bps"] == 5.0)
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zero = next(r for r in rows if r["bps"] == 0.0)
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print(f"\n DRAG della fee attuale (5 bps/lato) contro fee zero:")
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for k, lab in (("tp", "TP01"), ("sk", "SKH01"), ("bk", "BOOK")):
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d_sh = zero[k]["sharpe"] - base[k]["sharpe"]
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d_cagr = (zero[k]["cagr"] - base[k]["cagr"]) * 100
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print(f" {lab:<7} Sharpe -{d_sh:.3f} CAGR -{d_cagr:.2f}%/anno")
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print(f"\n SENSIBILITA' MARGINALE intorno al punto attuale (per bps/lato):")
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lo = next(r for r in rows if r["bps"] == 3.0)
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hi = next(r for r in rows if r["bps"] == 7.5)
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for k, lab in (("tp", "TP01"), ("sk", "SKH01"), ("bk", "BOOK")):
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d = (hi[k]["sharpe"] - lo[k]["sharpe"]) / (7.5 - 3.0)
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dc = (hi[k]["cagr"] - lo[k]["cagr"]) * 100 / (7.5 - 3.0)
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print(f" {lab:<7} {d:+.4f} Sharpe/bps {dc:+.3f}% CAGR/bps")
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# ---------------------------------------------------- liquidation fee
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print("\n" + "=" * 100)
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print(" LIQUIDATION FEE 1% — ci tocca?")
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print("=" * 100)
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cfg = json.loads((ROOT / "config" / "live.json").read_text())
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frac = cfg.get("max_notional_per_asset_frac")
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print(f" cap per asset: {frac:.0%} dell'equity (config: max_notional_per_asset_frac)")
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print(f" asset tradati: {len(ASSETS)} -> nozionale lordo massimo = "
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f"{frac*len(ASSETS):.0%} dell'equity")
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print(f" leva effettiva massima: {frac*len(ASSETS):.2f}x (e i due asset sono spesso")
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print(f" correlati, quindi il rischio non e' additivo come il nozionale)")
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print(f" disaster-SL on-book: -{cfg.get('disaster_sl_pct', 0)*100:.0f}% sulla posizione netta")
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print("\n A leva <= 1x la liquidazione richiederebbe un movimento avverso ~100%: il")
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print(" disaster-SL a -30% interviene molto prima. La liquidation fee 1% e' quindi")
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print(" IRRILEVANTE per questo book — diventerebbe rilevante solo alzando la leva,")
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print(" che e' una decisione separata (e il 25/07 la valutava per il fronte prop).")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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@@ -0,0 +1,95 @@
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"""Test per r0726_fee_sensitivity.py — sensibilita' del book live al cambio fee Deribit.
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Due categorie:
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* le repliche parametrizzate sulla fee devono riprodurre BIT-EXACT gli sleeve di produzione
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alla fee canonica (5 bps/lato), altrimenti la curva descrive un'altra strategia;
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* il test sul CAP e' una guardia di DECISIONE: la conclusione "liquidation fee 1% irrilevante"
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poggia sulla leva <= 1x che discende da `live.json`. Se qualcuno alza il cap, quella
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conclusione decade e il test deve dirlo invece di lasciarla in giro valida per inerzia.
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"""
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from __future__ import annotations
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import json
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import sys
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from pathlib import Path
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import numpy as np
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import pytest
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ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
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sys.path.insert(0, str(ROOT))
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sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "research"))
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||||
sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "research" / "alt"))
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import r0726_fee_sensitivity as FS # noqa: E402
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# ===========================================================================
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# le repliche alla fee canonica == produzione
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# ===========================================================================
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def test_tp01_alla_fee_canonica_riproduce_lo_sleeve():
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from src.portfolio.portfolio import to_daily
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from src.portfolio.sleeves import _tp01_returns
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from src.strategies.trend_portfolio import CANONICAL
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mine = FS.tp01_at_fee(CANONICAL["fee_side"])
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ref = to_daily(_tp01_returns())
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assert len(mine) == len(ref)
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assert float(np.max(np.abs(mine.values - ref.values))) == 0.0
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||||
def test_skh01_alla_fee_canonica_riproduce_lo_sleeve():
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from src.portfolio.portfolio import to_daily
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from src.portfolio.sleeves import _skyhook_returns
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||||
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||||
mine = FS.skh01_at_fee(0.001) # fee_rt canonico dello sleeve
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ref = to_daily(_skyhook_returns())
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||||
assert len(mine) == len(ref)
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||||
assert float(np.max(np.abs(mine.values - ref.values))) == 0.0
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def test_la_fee_canonica_del_progetto_e_5bps_per_lato():
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"""Se qualcuno cambia il default, la curva va ri-ancorata: 'oggi' non sarebbe piu' 5 bps."""
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from src.strategies.trend_portfolio import CANONICAL
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assert CANONICAL["fee_side"] == pytest.approx(0.0005)
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assert 5.0 in FS.BPS_GRID
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# ===========================================================================
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||||
# monotonicita': piu' fee, meno rendimento
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# ===========================================================================
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||||
def test_piu_fee_meno_sharpe_e_meno_cagr():
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from src.portfolio.portfolio import metrics
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lo = metrics(FS.tp01_at_fee(0.0))
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hi = metrics(FS.tp01_at_fee(0.0015))
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assert lo["sharpe"] > hi["sharpe"]
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assert lo["cagr"] > hi["cagr"]
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||||
def test_skh01_e_piu_sensibile_alla_fee_di_tp01():
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"""Il fatto che guida la raccomandazione (se il taker salisse, rivedere il peso di SKH01):
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SKH01 fa round-trip discreti, TP01 e' una posizione lenta vol-targeted."""
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from src.portfolio.portfolio import metrics
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d_tp = metrics(FS.tp01_at_fee(0.0))["cagr"] - metrics(FS.tp01_at_fee(0.001))["cagr"]
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d_sk = metrics(FS.skh01_at_fee(0.0))["cagr"] - metrics(FS.skh01_at_fee(0.002))["cagr"]
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assert d_sk > d_tp
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# ===========================================================================
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# guardia di decisione: la leva su cui poggia "liquidation fee irrilevante"
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# ===========================================================================
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def test_leva_massima_da_config_resta_sotto_o_uguale_a_1x():
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"""La conclusione 'liquidation fee 1% irrilevante' vale perche' il cap di live.json
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limita il nozionale lordo a <= 1x l'equity (2 asset x equity/2), con disaster-SL a -30%.
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Se il cap sale, quella conclusione NON vale piu': questo test deve rompersi."""
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cfg = json.loads((ROOT / "config" / "live.json").read_text())
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frac = cfg.get("max_notional_per_asset_frac")
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assert frac is not None, "cap dinamico rimosso: rivedere l'analisi liquidation fee"
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leva_max = frac * len(FS.ASSETS)
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assert leva_max <= 1.0, (
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f"leva massima {leva_max:.2f}x > 1x: la liquidation fee 1% torna rilevante, "
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"rivedere r0726_fee_sensitivity e il diario 2026-07-26-fee-deribit.md")
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assert cfg.get("disaster_sl_pct", 0) > 0, "disaster-SL disattivato: idem"
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